\documentclass[10pt, a4paper]{article}

\usepackage{su2010}

\usepackage[croatian]{babel}
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage[pdftex]{graphicx}
\usepackage{booktabs}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{amssymb}
\usepackage{url}

\title{Klasifikacija likovne umjetnosti prema žanrovima}

%VAŽNO: Zakomentirajte sljedeću liniju kada šaljete rad na recenziju
\name{Mateja Čuljak, Karlo Jež, Stjepan Hađić, Bruno Mikuš} 

\address{
Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva\\
Unska 3, 10000 Zagreb, Hrvatska\\ 
\texttt{\{mateja.culjak,karlo.jez,stjepan.hadic,bruno.mikus\}@fer.hr}\\
}

\abstract{ This paper offers an approach to automatic art genre classification of paintings.
Development of machine learning algorithms and increase of overall computing power improved speed
and efficiency of feature extraction from digital images and with it opened a whole new set of posibilities
in classification of visual data such as painting and other visual art. Automatic classification is usefull
in large data base processing (i.e. museum) and could be used as a commercial application on mobile platforms.
In the paper six genres are classified: realism, impressionism, cubism, fauvism, poentilism and naive art.
Used features are described as well as a measure of their usefullness. Rate of succes for different
classifiers is given as well as advice for further development of this subject.  }

\begin{document}

\maketitleabstract

\section{Uvod}

Jedan od poslova koje ljudi dobro provode je tzv. ``klasifikacija po tipovima'',
kao što je razvrstavanje vizualnih umjetničkih djela u žanrove, umjetničke
pokrete, odnosno razdoblja. Međutim, nije posve jednostavno opisati proces u
mozgu
preko kojeg se odvija odabir određenog žanra. Stoga je zadaća klasifikacije 
umjetničkih slika po
žan\-ro\-vi\-ma ili pokretima tradicionalno povjerena ljudskim
struč\-nja\-ci\-ma.
 
U posljednje vrijeme, razvitkom algoritama strojnog učenja te obrade slika,
dolazi do pokušaja automatizacije te zadaće. 
 Računalna klasifikacija inspirirana je ljudskom percepcijom
umjetnosti te se vodi sličnim principima po kojim kritičari razlikuju umjetnička
djela. Pokazano je da ljudi percipiraju umjetničke pokrete preko raznih
elemenata umjetničkih slika -- boje, oblici, rubovi (tj.~detaljnije:
motivi prisutni u slici, korištena paleta boja, korištene slikarske
tehnike, stil poteza kista, miješanje boja, mekoća rubova itd.). Također, ne
postoji jedinstveni mehanizam interpretacije vizualne umjetnosti, već se
navedeni elementi interpretiraju zasebno \citep{zeki1999inner}. Umjetnički
pokreti najčešće obuhvaćaju veći broj slikara pa pokrete razlikujemo prema svojstvima koja su zajednička određenim 
slikarima, 
a koja ih razlikuju od
ostalih slikara.

Slični problemi uključuju identifikaciju autora slike, provjeru autentičnosti
slika, pronalaženje veza između različitih slikara i sl. Ovi problemi imaju
nekih poveznica s problemom klasifikacije slika po pokretima, 
no u osnovi se razlikuju.
U ovom
radu klasifikacija neće uzimati u obzir semantiku slike (tj.~koji objekti
i motivi su prisutni na slici, podatke o godini izrade, autoru i sl.), već samo
tehniku izrade slike. Klasifikacija je provedena nad
sljedećih šest žanrova : realizam, impresionizam, kubizam, fovizam,
poentilizam i naivna umjetnost. Primjer slike za svaki od navedenih žanrova
nalazi se na slici~\ref{fig:zanrovi}. 



Uz kritičare umjetnosti koji znaju razlikovati umjetničke žanrove postoji puno veći
 broj 
ljudi s ograničenim znanjem o umjetnosti koji će potencijalno krivo klasificirati
slične žanrove. Pretpostavka ovog rada je da postoje nesuglasice među ljudima
pri klasifikaciji u žanrove.

Idući odjeljak daje pregled srodnih radova. U trećem odjeljku opisane su metode
izlučivanja spomenutih elemenata slika. Nadalje, četvrti odjeljak govori o
isprobanim metodama klasifikacije, a peti o konačnim rezultatima. U šestom
odjeljku dan je zaključak i komentar rezultata te prijedlozi za budući rad na
temi.

\begin{figure}
\begin{center}
\includegraphics[width=\columnwidth]{zanrovi.png}
\caption{ Examples of used genres (order of appearance): realism,
impressionism, cubism, fauvism, poentilism, naive art. }
\label{fig:zanrovi}
\end{center}
\end{figure}

\section{Srodni radovi}
Ne postoji mnogo radova koji se fokusiraju na klasifikaciju umjetničkih slika po
žanrovima.


U \citep{gunsel2005content} opisana je klasifikacija nad pet žanrova:
klasicizam, impresionizam, kubizam, ekspresionizam, nadrealizam. Kao značajke
korišteni su podatci o ``tamnim'' pikselima u slici (pikseli čija se RGB
vrijednost nalazi u intervalu [0,64]), podatci o rubovima u slici
 (koeficijent gradijenta, tj.~Sobelov operator), histogrami osvijetljenosti (broj maksimuma u histogramu 
te boja koja odgovara vrhu histograma osvijetljenosti) te značajke
 koje omogućuju eliminaciju utjecaja svjetlosnih uvjeta i rezolucije slike,
 temeljene na koeficijentima gradijenata i srednjoj vrijednosti osvijetljenosti.
 Odabir značajki je temeljen na ideji da neki žanrovi sadrže puno više tamnijih
 piksela od ostalih te da žanrovi postižu različite maksimume u histogramu osvijetljenosti.

U \citep{zujovic2009classifying} korišten je sličan pristup kao u
\citep{gunsel2005content}. Korištene su značajke koje rade nad sivim područjem
slike -- Gaborovi filteri (slika je filtrirana više puta uz različite
parametre pa je uzeta srednja vrijednost i varijanca zbroja piksela) te
također broj rubova dobivenih Cannyjevim detektorom rubova.
Značajke iz dotičnog rada koje rade s bojom u slici su vrijednosti histograma za
nijansa-zasićenje-vrijednost \engla{hue-saturation-value}{HSV} prostor boja.
Korištene slike različitih su rezolucija i kvalitete, dobivene iz besplatne baze
umjetničkih slika Artlex\footnote{\url{http://www.artlex.com}} i pretraživanjem tražilicom Google.
Opisana je
klasifikacija nad sljedećih pet žanrovima: realizam, impresionizam, kubizam,
apstraktni ekspresionizam, pop art. U oba rada je isproban veći broj klasifikatora.

\citep{shamir2010impressionism} koristi nešto drukčiji pristup. Definiran je
puno veći broj značajki nego u prethodna dva rada (razne statistike rubova,
objekata, histogrami boja, Radonova transformacija itd.). Zatim je provedena klasifikacija
Fisherovom diskriminantnom analizom, i to nad sljedeća tri pokreta:
impresionizam, ekspresionizam, nadrealizam. Rad postiže bolje rezultate od
ostalih, no to je i djelomično očekivano radi manjeg broja klasa nad kojima je
provedena evaluacija te vrlo moguće i veće odvojivosti među tim klasama.

Ovaj će rad koristiti slične smjernice pri izlučivanju značajki kao srodni
radovi te će neke opisane značajke biti i primijenjene u našem radu uz dodatne
nadopune. Također korištene su baze podataka dobivene na isti način
(pronađene slike putem tražilice Google, različite kvalitete i veličine).
Međutim svi spomenuti radovi klasificiraju gotovo iste žanrove, uz manje
razlike, te su ti žanrovi međusobno uglavnom vrlo dobro odvojivi.
 
U ovom će radu osim već isprobanih žanrova (impresionizam, realizam, kubizam),
biti uvedeno i nekoliko žanrova koji, prema našim saznanjima, do sad još nisu
testirani (fovizam, poentilizam, naivna umjetnost). Neki od novouvedenih žanrova
se čak i djelomično preklapaju, što dodatno otežava ispravnu klasifikaciju. Osim
toga za dio tih žanrova nije moguće pronaći veće količine podataka kao za nešto
poznatije žanrove. 

\section{ Feature extraction }

This paper is combining features recomended in similar papers as well as 
proposing some new features. Baseline idea is to find features that improve genre
separatibility without considering the semantics of a painting. 
Features are based on color distribution or texture analisys since this is
how human percieve and classify art (before taking semantics into consideration).
Genres were chosen in a manner that there are different and easily discerned
genres and several similar genres that are hard to separate.


\subsection{ Image filtering }

Image filtering is usefull since it can reveal additional information hidden in
poor image quality or large number of details. Most common filters convolve
image elements with filter kernel. The following filters have been used: blur, sharpen
and edge detection. Some features require several filters applied in a sequence.
An example of a sharpen filter is given in figure~\ref{fig:ostro}).

\begin{figure}
\begin{center}
\includegraphics[width=\columnwidth]{sharp.png}
\caption{On the left is the original image, and on the right is the image after sharpening.}
\label{fig:ostro}
\end{center}
\end{figure}

\subsection{ Color based features }

Certain genre paintings are mostly dark or mostly light, some genres have a wide 
color palette while other use a specific color tone. Colors can be considered
through several color models and this paper uses two models or color spaces:
red-green-blue (RGB) and hue-saturation-value (HSV). Luminance component of
color is calculated separatley. Basci tool for color space analisys are histograms
(an example histogram generated for the original image in figure~\ref{fig:ostro}
can be seen in figure~\ref{fig:histogrami}). Histograms show color component
distribution in an image.

Basic histogram feature is mean value for intervals of the histogram.
For a given interval $k$, mean $\mu^{color}_k$ is calculated as:

\[
\mu^{color}_k = \frac{\sum_{i = k \cdot l}^{(k + 1)\cdot l} H(i)}{l \cdot H_{max}}
\]

\noindent where $l$ is interval length, $H(i)$ is histogram value for value $i$ of a 
color component. $H_{max}$ is the maximum value in the histogram.
I.e. green histogram in figure~\ref{fig:histogrami} has the following mean values;
$0.38$, $0.83$, $0.72$, $0.55$, $0.41$, $0.31$, $0.11$ and $0.02$ for $l=32$. 
These eight values show that the first half of the histogram dominates and that tells us
that green colors of the image in figure~\ref{fig:ostro} are mostly dark.

In similar manner as in \citep{gunsel2005content}, number of local maximums is considered on
any given histogram ($LM^{color}$).
I.e. luminance histogram in figure~\ref{fig:histogrami} has $4$ local maximums. Depending on
the position of every maximum a conclusion can be made on general image lightness.
From this example luminance histogram we can say that the image from figure~\ref{fig:ostro} 
 is mostly dark or mildly light.

 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Uz broj maksimuma logično je promatrati gdje se nalazi najveća vrijednost. Općenito je u praksi čest problem
promatrati značajke s varijabilnim brojem vrijednosti pa je u ovom radu
odlučeno koristiti poziciju najveće vrijednosti lokalnog maksimuma jer će ona uvijek postojati. Za primjer histograma
svjetline dobivena je vrijednost $\varphi^{luminance}=0.17$ za najveći lokalni maksimum, 
koji je ujedno i prvi. Raspon vrijednosti je $[0..1]$, a interpretira se da je slika više tamna ako 
je vrijednost bliža $0$, odnosno više svjetla ako je vrijednost bliža $1$.

Također, moguće je dobiti značajke brojanjem vrijednosti elemenata slike
koji se nalaze u određenom intervalu i dijeljenjem sa ukupnim brojem elemenata,
tj.~raznim omjerima. Korisna je primjena ove značajke na svjetlinu i to za
raspon vrijednosti svjetline $[0..64]$ kao što je navedeno u \citep{gunsel2005content}. Na taj način dobiva se
omjer broja ``tamnih'' piksela i ukupnog broja piksela u slici, tj.~``tamnost''
slike.

U tablici \ref{tab:tablicaBoje} nalaze se neke od navedenih vrijednosti izračunate za jednu
sliku iz svakog žanra. Iako nije dobro generalizirati na temelju jednog uzorka za cijelu
klasu, ovim primjerom daje se samo naznaka kako postoje razlike između žanrova u odnosu
boja i da ih treba razmotriti za postupak klasifikacije. Više o tome u odjeljku \ref{sec:rezultati}

Glavne i najprimjetnije razlike između žanrova se odnose na svjetlinu.
Fovizam, kubizam, pointilizam i naivna umjetnost koriste više prijelaza u intenzitetima, 
dok impresionizam i realizam koriste više blage i jednolike prijelaze. Zato je broj lokalnih
maksimuma na histogramu svjetline za ta dva žanra manji. Za pojedine žanrove
dominiraju određene boje. Naivna umjetnost pretežno se bavi prirodnim motivima pa dominira zelena, realisti slikaju surovu
stvarnost pa osim nedostatka svjetline boje uglavnom teže crvenoj, kubisti vole
intenzivne boje pa su maksimumi veliki za svaku komponentu i vrijednosti
zasićenosti boja su velike. Osim kroz brojčane vrijednosti u tablici \ref{tab:tablicaBoje}
te je karakteristike lako zamijetiti i na primjerima pojedinih žanrova na
slici~\ref{fig:zanrovi}.

\begin{table*}
\caption{Neke vrijednosti značajki boja.}
\label{tab:tablicaBoje}
\begin{center}
\begin{tabular}{lccccccc}
\toprule
Žanr & $Max(\mu^{red})$ & $Max(\mu^{green})$ & $Max(\mu^{blue})$ & $LM^{lum}$ & $\varphi^{lum}$ & $\varphi^{hue}$ & $\varphi^{sat}$ \\
\midrule
Fovizam & $0.61$ & $0.68$ & $0.72$ & $4$ & $0.08$ & $0.04$ & $0.61$\\
Kubizam & $0.81$ & $0.83$ & $0.97$ & $4$ & $0.17$ & $0.08$ & $0.65$\\
Impresionizam & $0.94$ & $0.76$ & $0.88$ & $2$ & $0.66$ & $0.57$ & $0.70$\\
Realizam & $0.73$ & $0.46$ & $0.68$ & $2$ & $0.90$ & $0.14$ & $0.92$\\
Pointilizam & $0.03$ & $0.82$ & $0.73$ & $4$ & $1.00$ & $0.08$ & $1.00$\\
Naiva & $0.47$ & $0.54$ & $0.69$ & $6$ & $0.07$ & $0.46$ & $0.07$\\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{center}
\end{table*}

\begin{figure}
\begin{center}
\includegraphics[width=\columnwidth]{histogrami.png}
\caption{Primjer histograma crvene, zelene i plave boje te svjetline. Na
apscisama se nalaze vrijednosti intenziteta crvene, zelene, plave boje te
svjetline u intervalu $[0,255]$.}
\label{fig:histogrami}
\end{center}
\end{figure}

\subsection{Značajke temeljene na teksturi}

Teksturu slike ili djela slike mogu karakterizirati potezi kista, oblici i općenita detaljnost.
Pooštreni dio slike~\ref{fig:ostro} otkriva kako je umjetnik radio puno grublje teksture, s više poteza
nego što se to na prvi pogled primjećuje. U nekim žanrovima slikarstva stil slikanja je grublji,
dok je u nekima nježniji. U pojedinim žanrovima rubovi se ističu, dok se u
drugima gube u blagim prijelazima. Odličan alat za značajke teksture
spomenuti su filtri kojima se pronalaze rubovi ili ističu
detalji.

Osnovna značajka iz teksture je količina rubova na slici. Nakon traženja ruba Canny filtrom (primjer
na slici~\ref{fig:canny}) kao rezultat se dobiva slika obojana crno tamo gdje
nema rubova. Brojanjem elemenata u boji i dijeljenjem da ukupnim brojem elemenata dobiven je omjer rubova u slici. Za primjer
Canny filtra dobivena je vrijednost $0.09$. Pragovi Cannyjevog filtra su
preuzeti iz \citep{gonzalez18075digital}, odnosno implementacije tog algoritma u
biblioteci \emph{Java Image Processing Toolkit}
\footnote{http://sourceforge.net/projects/jipt/}.


Nadopuna te značajke je dodatno filtriranje prije traženja rubova. Korišteno je pooštravanje i 
zamućivanje. Pooštravanjem se ističu manji -- detaljniji rubovi, a zamućivanjem
se oni gube i ostaju samo oni deblji rubovi. Primjenom tog postupka na prethodni primjer dobivena je vrijednost $0.11$ udjela
rubova za pooštrenu sliku odnosno $0.04$ za zamućenu sliku.

Filtri za zamućivanje i pooštravanje iskorišteni su i za procjenu koliko je neka slika već oštra odnosno
mutna. Primjenom filtra i oduzimanjem izvorne slike te brojanjem obojanih elemenata slike moguće
je procijeniti oštrinu slike. Iako ova značajka ima veze sa rubovima, ona ne promatra izravno rubove,
već njihovo okruženje.

Moguće je raditi puno kombinacija sa filtrima, mijenjati im redoslijed, mijenjati operacije prije
i poslije filtriranja. Primjer jedne takve kombinacije je filtriranje slike sa dva različita
skupa filtara i računanja omjera u kojem se izmijenjene slike razlikuju. Interpretirati ovakve
kombinacije može biti komplicirano, ali se neke od njih pokazuju korisnima u klasifikaciji.

Neke slike sadrže simetriju s obzirom na horizontalni ili vertikalni presjek. Mjera simetrije dobivena je preko
oduzimanja strana slike s obzirom na odabranu os. Taj postupak može se poimati kao svojevrstan filtar slike.
Na tako filtriranoj slici brojanjem tamnih elemenata dobiven je omjer koji govori koliko elemenata ima svoj
ekvivalent na drugoj strani horizontalne ili vertikalne osi.

\begin{figure}
\begin{center}
\includegraphics[width=\columnwidth]{canny.png}
\caption{Primjer Canny filtra.}
\label{fig:canny}
\end{center}
\end{figure}

\section{Klasifikacija}
U okviru ovog rada je korišteno nekoliko klasifikatora s različitim
postavkama uporabom alata Weka.\footnote{\url{http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/}}
Testirani su sljedeći klasifikatori: višeslojni perceptron odnosno umjetna neuronska mreža 
\engla{artificial neural network}{ANN}, nasumična šuma \engl{random forest}
\citep{breiman2001random}, stroj s potpornim vektorima uz
korištenje sekvencijalne minimalne optimizacije \engla{sequential minimal
optimization}{SMO} \citep{platt1999sequential}, k-najbližih susjeda
\engla{k-nearest neighbours}{kNN} i tablica odluke \engl{decision table}. Razlog odabira ovih klasifikatora je brzina rada i visoka uspješnost klasifikacije u odnosu na ostale dostupne klasifikatore.

\section{Rezultati}
\label{sec:rezultati}

\begin{table}
\caption{Korištena baza slika.}
\label{tab:baza}
\begin{center}
\begin{tabular}{lc}
\toprule
Žanr & Broj slika \\
\midrule
Realizam & $166$\\
Impresionizam & $165$\\
Kubizam & $95$\\
Fovizam & $140$\\
Poentilizam & $67$\\
Naivna umjetnost & $60$\\
\bottomrule
Ukupno & $693$\\
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}

Primjeri za učenje i testiranje su dobiveni ručnim pretraživanjem pomoću
tražilice Google i baze slika Artlex. Kao referentni podatak o pripadnosti
nađenih slika određenom žanru korišteno je znanje iz baze Artlex te
Wikipedie. U tablici \ref{tab:baza} nalaze se brojevi primjera po razredima
te ukupan broj primjera. Velike slike skalirane su tako da im je veličina
najveće strane 1024 piksela zato što za velike slike primjena pojedinih
filtara premašuje vremenske i memorijske sposobnosti korištenih računala.

Vrlo je vjerojatno da postoji određen broj slika čija pripadnost žanru
je loše odabrana na dotičnim izvorima, no to je očekivano i prihvatljivo budući
da određivanje žanrova umjetničkih djela nije jedinstveno, uz dodatnu
komplikaciju žanrova koji se djelomično preklapaju (impresionizam te fovizam i
poentilizam kao grane neo-impresionizma). Nažalost, navedeni problem će utjecati
i na rezultate testiranja. Odabrani primjeri su različitih veličina i kvaliteta
(najčešće slabije kvalitete), što pridonosi upotrebi ove metode u svakodnevnom
životu, kao npr.~fotografiranje slika mobilnim telefonima.

Kao metoda validacije korištena je 10-\emph{fold} unakrsna validacija.
Za referentnu metodu odabrana je apriorna vjerojatnost klase zbog pretpostavke
da većina ljudi ne zna dobro razlikovati žanrove slikarstva pa će ustvari pogađati
unutar manjeg skupa žanrova koji se međusobno preklapaju. Rezultati referentne
metode se kreću od $8.66\%$ točnosti za naivnu umjetnost kao žanr s najmanjim
brojem primjera do $23.95\%$ točnosti za realizam koji ima najveći broj
primjera.  

Konačan sustav sadrži $68$ značajki:
\begin{enumerate}
\item Intervalni prosjeci histograma za RGB i HSV boje te svjetline ($50$ značajki);
\item Broj lokalnih maksimuma za histograme HSV boje i svjetline ($4$ značajke);
\item Pozicije maksimuma histograma HSV boja i svjetline ($4$ značajke);
\item Udio tamnih piksela;
\item Udio rubova računat preko Canny filtra, bez i sa prethodnim zamućivanjem/pooštravanjem ($4$ značajke);
\item Procjena oštrine slike ($2$ značajke);
\item Vertikalna i horizontalna simetričnost ($2$ značajke).
\item Omjer pooštrenih rubova i stvarnih rubova.
\end{enumerate}

Tablicom \ref{tab:rez} je dan pregled dobivenih uspješnosti klasifikacije ($F_1$ mjera) uz odabrane klasifikatore i 
različite grupacije značajki. U stupcu označenim ``Boja'' od značajki su korištene samo
one povezane sa svojstvima boja, dakle ranije navedene pod $1$, $2$, $3$ i $4$. Stupac
``Tekstura'' pak sadrži dobivene vrijednosti za značajke navedene pod $5$, $6$, $7$ i $8$.
Stupac ``Sve'' podrazumijeva sve navedene značajke.

Iz pregleda rezultata jasno je kako značajke izvedene iz teksture, iako ih je manje, pridonose
više uspješnosti klasifikacije. Razlog prvenstveno leži u tome što se žanrovi ne razlikuju
dominantno po svojstvima boja, već po načinima slikanja oblika i semantici. Pojedine
slike unutar istog žanra mogu biti dominantno zelene i svijetle, a neke druge pak tamne i 
crvene. S druge strane, za kubizam su karakteristični jaki rubovi, a za impresionizam laganiji
prijelazi i miješanja boja. Korištenje značajki vezanih uz boju bi možda dalo
veću uspješnost nad nekim drugim žanrovima, kao npr.~onima iz srodnih radova.

Zanimljivo je primijetiti kako za klasifikatore temeljene na pravilima (tablica odluke), 
stablima (nasumično stablo) i udaljenosti (k-NN) uspješnost opada korištenjem
svih značajki. Daljnje eksperimentiranje pokazalo je kako se smanjenjem broja
značajki (npr. ~uklonjeni histogrami boja) povećava uspješnost tih klasifikatora što daje naznaku da je problem
u prevelikoj dimenzionalnosti prostora značajki. Iako imaju veću uspješnost nakon smanjena
prostora, još uvijek ne nadmašuju ANN i SMO.

U tablici \ref{tab:zabuna} se bolje vidi odnos među žanrovima. Poentilizam se ističe kao
žanr s najboljom odvojivošću, dok ga slijede kubizam, naiva i realizam kao zadovoljavajuće
odvojivi žanrovi. Fovizam i impresionizam imaju najgore statistike, što proizlazi iz činjenice
da su žanrovi nastali u otprilike istom razdoblju i mnogi su umjetnici jednog pokreta bili 
povezani sa drugim pokretima. Fovizam se dosta miješa sa kubizmom, a razlog tome je relativna 
bliskost žanrova, koja je vidljiva i na slici~\ref{fig:zanrovi} gdje su obje slike pune
jakih linija i raznolikih boja velikih površina. Dosta žanrova se svrstava u realizam, što
najvjerojatnije proizlazi iz monotonosti boja i oblika tog žanra.

Uklanjanjem impresionizma iz sustava, klasifikator SMO postiže uspješnost od $68\%$, dok uklanjanjem
fovizma SMO postiže uspješnost od $64\%$. Sve pokazuje kako je impresionizam ipak
previše sličan ostalim žanrovima i kako nedostaje neka značajka ili skup značajki koji bi bolje
odvojio taj žanr od ostalih. S obzirom na malu uspješnost značajki temeljenih na boji
izglednije je da bi se takve značajke mogle pronaći u analizi teksture, rubova i oblika.

U \citep{zujovic2009classifying} je postignuta maksimalna točnost od $68.3\%$.
Točnost u \citep{shamir2010impressionism} iznosi $91\%$, no njihova metoda je
testirana nad samo 3 žanra. U \citep{gunsel2005content} je postignuta maksimalna
točnost preko $90\%$, no u \citep{zujovic2009classifying} navode maksimalnu točnost istog rada u iznosu od svega $49.8\%$,
 stoga se može pretpostaviti da dolazi do problema pri uspoređivanju jedne
 metode nad drukčijim žanrovima. Značajke su uglavnom ovisne o žanrovima, pa je
 uspoređivanje različitih metoda problematično. Uz postignutu $F_1$ mjeru u
iznosu od $60.2\%$, smatramo da je naš rad sumjerljiv sa srodnim radovima. 


\begin{table}
\caption{Rezultati klasifikacija za odabrane značajke, $F_1$ mjera u postotcima.}
\label{tab:rez}
\begin{center}
\begin{tabular}{lcccc}
\toprule
Klasifikator 	& Boja 		& Tekstura 	& Sve 		\\
\midrule
ANN 			& $37.7$ 	& $55.0$	& $56.6$	\\
RandomForest 	& $38.2$ 	& $53.2$	& $50.7$	\\
SMO 			& $42.5$ 	& $52.1$	& $60.2$	\\
k-NN ($30$) 	& $38.8$ 	& $52.9$	& $46.4$ 	\\
DecisionTable 	& $36.6$ 	& $47.0$	& $44.3$ 	\\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}

\begin{table}
\caption{Tablica zabune za SMO i sve značajke.}
\label{tab:zabuna}
\begin{center}
\begin{tabular}{lcccccc}
\toprule
			& K		& F		& I		& N		& P		& R 	\\
\midrule
Kubizam		& $53$	& $9$	& $7$	& $4$	& $0$	& $17$		\\
Fovizam		& $14$	& $50$	& $13$	& $7$	& $1$	& $5$		\\
Impresionizam& $7$	& $14$	& $37$	& $14$	& $2$	& $16$		\\
Naiva		& $5$	& $5$	& $6$	& $35$	& $4$	& $5$		\\
Poentilizam	& $0$	& $2$	& $4$	& $1$	& $59$	& $1$		\\
Realizam 	& $7$	& $3$	& $12$	& $9$	& $0$	& $59$		\\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}
  
\section{Zaključak}
Ovaj rad predstavlja učinkovit pristup klasifikaciji umjetničkih slika u
žanrove. Značajke su dobivene na temelju boje i teksture slike. Radi velikog
broja žanrova, djelomično preklapajućih žanrova, te baze primjera osrednje kvalitete,
 možemo ustanoviti da je moguće u budućnosti dobiti
bolje rezultate korištenjem poboljšane baze podataka ili odabirom drugih
žanrova. Osim toga, korisno bi bilo u budućem radu potražiti dodatne značajke
koje opisuju teksturu slike.
Možemo zaključiti da sposobnost računala za analizu umjetničkih slika
podiže važna pitanja o percepciji primijenjene umjetnosti.
Postavlja se pitanje mogu li računalni sustavi biti kritičari umjetnosti, te
mogu li ne samo procijeniti umjetnost, nego ju i stvoriti?

\section*{Zahvale}
Zahvaljujemo se recenzentima na korisnim komentarima koji su nam
pomogli u izradi ovog rada. 

\bibliographystyle{su2010}
\bibliography{su2010}


\end{document}
